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Die besten Maschinenlern-Framework-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte Maschinenlern-Framework-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

Maschinenlern-Framework

  • dead-simple-self-learning

    Dead-simple Selbstlernen ist eine Python-Bibliothek, die einfache APIs für den Aufbau, das Training und die Bewertung von Verstärkungslernagenten bereitstellt.
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    Was ist dead-simple-self-learning?
    Dead-simple Selbstlernen bietet Entwicklern eine äußerst einfache Methode, um Verstärkungslernagenten in Python zu erstellen und zu trainieren. Das Framework abstrahiert Kernkomponenten des RL, wie Umgebungswrapper, Policy-Module und Erfahrungspuffer, in prägnante Schnittstellen. Nutzer können schnell Umgebungen initialisieren, benutzerdefinierte Policies mit vertrauten Backends wie PyTorch oder TensorFlow definieren und Trainingsschleifen mit integrierter Protokollierung und Checkpoints ausführen. Die Bibliothek unterstützt on-policy und off-policy Algorithmen, was flexible Experimente mit Q-Learning, Policy-Gradients und Actor-Critic-Methoden ermöglicht. Durch die Reduktion von Boilerplate-Code erlaubt Dead-simple Selbstlernen Praktikern, Pädagogen und Forschern, Algorithmen zu prototypisieren, Hypothesen zu testen und die Agentenleistung zu visualisieren – mit minimaler Konfiguration. Das modulare Design erleichtert auch die Integration mit bestehenden ML-Stacks und maßgeschneiderten Umgebungen.
    dead-simple-self-learning Hauptfunktionen
    • Einfache Umwelt-Wrapper
    • Policy- und Modell-Definitionen
    • Erfahrungsspeicherung und Puffer
    • Flexible Trainingsschleifen
    • Integrierte Protokollierung und Checkpoints
    dead-simple-self-learning Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Derzeit unterstützt die Feedback-Auswahlschicht nur OpenAI
    Keine Preisinformationen verfügbar, da es eine Open-Source-Bibliothek ist
    Begrenzte direkte Unterstützung oder Informationen zur Skalierbarkeit für sehr große Datensätze

    Vorteile

    Ermöglicht LLM-Agenten, sich ohne kostenintensives erneutes Training selbst zu verbessern
    Unterstützt mehrere Einbettungsmodelle (OpenAI, HuggingFace)
    Lokale Speicherung mit JSON-Dateien, keine externe Datenbank erforderlich
    Asynchrone und synchrone API-Unterstützung für bessere Leistung
    Framework-unabhängig; funktioniert mit jedem LLM-Anbieter
    Einfache API mit leicht verständlichen Methoden zur Verbesserung von Prompts und zum Speichern von Feedback
    Integrationsbeispiele mit beliebten Frameworks wie LangChain und Agno
    MIT Open-Source-Lizenz

  • Acme

    Acme ist ein modulares Reinforcement-Learning-Framework, das wiederverwendbare Agentenkomponenten und effiziente verteilte Trainingspipelines bietet.
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    Was ist Acme?
    Acme ist ein auf Python basierendes Framework, das die Entwicklung und Bewertung von Reinforcement-Learning-Agenten vereinfacht. Es bietet eine Sammlung von vorgefertigten Agentenimplementierungen (z.B. DQN, PPO, SAC), Umgebungs-Wrapper, Replay-Puffer und verteilte Ausführungsmaschinen. Forscher können Komponenten kombinieren, um neue Algorithmen zu prototypisieren, Trainingsmetriken mit integriertem Logging zu überwachen und skalierbare verteilte Pipelines für groß angelegte Experimente zu nutzen. Acme integriert sich mit TensorFlow und JAX, unterstützt benutzerdefinierte Umgebungen via OpenAI Gym-Interfaces und enthält Hilfsprogramme für Checkpoints, Evaluationen und Hyperparameter-Konfigurationen.

  • Agents with ADK

    Ein Open-Source-Framework, das modulare, von LLM angetriebene Agenten mit integrierten Toolkits und Multi-Agenten-Koordination ermöglicht.
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    Was ist Agents with ADK?
    Agents with ADK ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, vereinfacht. Es beinhaltet modulare Agentenvorlagen, integriertes Speicher-Management, Tool-Ausführungs-Schnittstellen und Multi-Agenten-Koordinationsfähigkeiten. Entwickler können problemlos benutzerdefinierte Funktionen oder externe APIs integrieren, Planungs- und Reasoning-Ketten konfigurieren und die Interaktionen der Agenten überwachen. Das Framework unterstützt die Integration mit verbreiteten LLM-Anbietern und bietet Protokollierung, Wiederholungslogik und Erweiterbarkeit für den Produktionseinsatz.
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